欠損値とは何か
欠損値とは、データセット内の特定のデータポイントが存在しない、または測定されていない場合を指します。これは、さまざまな理由で発生する可能性があります。例えば、データの収集中にエラーが発生した、特定の情報が利用できなかった、または単にそのデータポイントがまだ収集されていない場合などです。
データ分析において、欠損値は重要な問題となります。欠損値を無視してしまうと、分析結果が歪んだり、誤った結論を導く可能性があります。そのため、欠損値の取り扱いは、データの前処理やクリーニングの一部として非常に重要です。
Pandasライブラリは、Pythonでデータ分析を行う際に欠損値を効果的に取り扱うための機能を提供しています。次のセクションでは、Pandasを使用して欠損値をどのように確認し、補完するかについて詳しく説明します。
Pandasでの欠損値の確認方法
Pandasでは、データフレーム内の欠損値を確認するためのいくつかの方法が提供されています。以下に、その一部を紹介します。
isnull()メソッド
isnull()メソッドは、データフレーム内の各要素が欠損値であるかどうかを確認するためのものです。このメソッドは、元のデータフレームと同じ形状のブール値（True/False）のデータフレームを返します。欠損値の場合はTrue、そうでない場合はFalseとなります。
import pandas as pd
# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, np.nan],
'B': [5, np.nan, np.nan],
'C': [1, 2, 3]
})
print(df.isnull())
notnull()メソッド
notnull()メソッドは、isnull()メソッドの逆で、各要素が非欠損（つまり有効なデータ）であるかどうかを確認します。
print(df.notnull())
sum()メソッド
sum()メソッドを使用すると、各列または行に含まれる欠損値の数を計算できます。これは、isnull()メソッドと組み合わせて使用します。
print(df.isnull().sum())
これらのメソッドを使用することで、データフレーム内の欠損値を効率的に確認し、その後のデータ分析や前処理に活用することができます。
欠損値の補完：直前または直後の値で補間する方法
Pandasでは、fillna()メソッドを使用して欠損値を補完することができます。このメソッドは、指定した値や方法で欠損値を補完します。特に、直前の値（前方補間）または直後の値（後方補間）で欠損値を補完することが可能です。
前方補間（ffill）
前方補間は、欠損値をその直前の値で補完します。これは時系列データなど、データの順序が重要な場合に有用です。
df.fillna(method='ffill')
後方補間（bfill）
後方補間は、欠損値をその直後の値で補完します。これは前方補間と同様、データの順序が重要な場合に有用です。
df.fillna(method='bfill')
これらの方法は、連続した欠損値がある場合や、最初または最後のデータポイントが欠損している場合には限定的です。そのような場合、欠損値は補完されずに残ります。
次のセクションでは、より高度な補間方法について説明します。
欠損値の補完：前後の値から推測する方法
Pandasでは、interpolate()メソッドを使用して欠損値を補完することができます。このメソッドは、欠損値をその前後の値から推測して補完します。これは、データが連続的な値を持つ場合や、欠損値がランダムに分布している場合に特に有用です。
以下に、interpolate()メソッドの基本的な使用方法を示します。
df.interpolate()
このメソッドは、デフォルトでは線形補間を行います。つまり、欠損値はその前後の値の平均値で補完されます。
また、interpolate()メソッドは、さまざまな補間方法をサポートしています。例えば、時間に基づく補間、多項式やスプラインによる補間などが可能です。これらの高度な補間方法を使用することで、より精度の高い補完を行うことができます。
# 時間に基づく補間
df.interpolate(method='time')
# 多項式補間
df.interpolate(method='polynomial', order=2)
# スプライン補間
df.interpolate(method='spline', order=3)
これらの方法を使用することで、欠損値の補完により柔軟性と精度を持たせることができます。ただし、どの補間方法を使用するかは、データの性質と分析の目的によります。
補間結果の比較：fillnaとinterpolate
Pandasのfillna()メソッドとinterpolate()メソッドは、どちらも欠損値の補完に使用されますが、その動作と結果は異なります。
fillna()メソッド
fillna()メソッドは、指定した値や方法で欠損値を補完します。具体的には、特定の値を指定するか、前方補間（ffill）または後方補間（bfill）を指定することができます。ただし、これらの方法は、連続した欠損値がある場合や、最初または最後のデータポイントが欠損している場合には限定的です。
interpolate()メソッド
一方、interpolate()メソッドは、欠損値をその前後の値から推測して補完します。これは、データが連続的な値を持つ場合や、欠損値がランダムに分布している場合に特に有用です。また、interpolate()メソッドは、さまざまな補間方法をサポートしており、より高度な補間を行うことができます。
比較
fillna()とinterpolate()の主な違いは、fillna()が単純な補間（固定値、前方、後方）を提供するのに対し、interpolate()がより高度な補間（線形、時間、多項式、スプラインなど）を提供する点です。
どちらのメソッドを使用するかは、データの性質と分析の目的によります。一部のケースでは、fillna()のシンプルなアプローチが適切であるかもしれません。一方、他のケースでは、interpolate()の高度な補間方法が必要となるかもしれません。